实时掌控用户运营情况 多渠道接入 web 、 WAP 、 APP 、 微 信、微博、电话、邮 件、 电商平台、百度、 社交 & 资讯媒体 智能路由 智能识别用户、智能路由 引擎，把最佳的用户分配 给最佳的客服 用户 用户 转化率 高效响应 智能应答、智能输入 知识共享 人机配合、高效协同 无缝集成 IM 、电话、邮 件、短信，一键发送、 一 键呼叫，便捷联络用户 户身份与行为数据，才能准确理解用户意图。 3. 在线客服、机器人、呼叫中心、 CRM 、工单一体化，统一的服务后台。 Web 用户 电话用户 微信用户 WAP 用户 APP 用户 提高转化率 关键在于把最佳的用户分配给最佳的客服 1. 不同的用户，存在会员等级、来源渠道、需求类别、关键行为、所处业务节点等差异； 2. 不同的客服，存在分工、响应时长、用户满意度、转化率、工作负荷、在线状态等差异；

决策与 优化，提升运营效率，降低成本并提高产品质量。具体而言，AI 大 模型可以在以下几个方面发挥关键作用： 1. 原材料智能采购：利用机器学习算法分析市场供需关系及价格 波动，帮助企业找到最佳的采购时机和供应商，降低采购成 本。 2. 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用 为了进一步提高焦炭生产的效率，各生产环节可引入人工智能 技术，如：  实现自动化的煤料选择与配比：通过数据分析，确定最佳煤种 组合，减少人工操作，提高煤种利用率。  温度与气氛实时监控调整：利用传感器与 AI 算法，实时监控 焦炉内部环境，根据数据自动调整供气与温度，以保证焦炭的 最佳生产条件。  预测性维护：通过对设备进行数据采集与分析，提前识别潜在 的设备故障，减少停机时间。 采用 制定出最优的操作参 数。此外，AI 系统还可以实时监测炼钢过程中的气体成分变化，及 时调整操作，以保持产品质量的一致性。 通过数据采集与分析工具相结合的方式，可以确保转炉炼钢的 各个环节都在最佳状态下运行，减少废品率，同时提高生产效率和 资源利用率。总结而言，转炉炼钢不仅是技术与设备的结合，也是 信息化与智能化相结合的现代炼钢方式。 2.3.2 电炉炼钢 电炉炼钢（EAF）是一种现代化的钢铁冶炼工艺，主要通过电

2）适应快速发展的云原生进程，无需重复投入实现从ADR向CADR的平稳演进。 方案介绍： 奇安信ADR是一款面向云原生环境的应用程序检测与响应解决方案，方案融合奇安信在云 原生安全、源代码检测、API安全领域的优秀能力和最佳实践。从对应用进行全面的资产 解构开始，深度识别应用存在的各种风险，多维实时监控应用上下文及内外部环境的恶意 行为，实现对应用程序全生命周期的安全管理。方案具有安全能力丰富、DevSecOps集成 （5）支持昇腾910b、海光DCU（K100_AI）等国产算力平台 方案介绍： 恒脑安全智能体平台是基于恒脑安全垂域大模型，结合自研安全智能体框架，具备 零代码和低代码创建智能体能力，用户可基于业务场景，结合安全运营最佳实践编排智 能体，灵活调度安全工具、补充安全知识库，实现从环境感知到决策处置闭环。 1、省人力：智能体大幅提升安全运营效率，运营人力成本直降50% 2、提效率：告警研判准确率超99%，处置时间从小时级缩至分钟级 深度融合威胁情报，分析结果精准可靠：XGPT Agent 深度集成了业界领先的 微步在线威胁情报和威胁分析工具。确保每一次分析结论都准确、丰富、且有 理有据。 • 实战化智能体集群，场景覆盖全面：XGPT Agent吸取了行业内的最佳实践， 打造了一个强大的实战化智能体集群。无论是情报分析、告警研判、漏洞运营， 还是攻击面梳理、钓鱼分析，XGPT Agent 都能提供专业的支持，有效应对各 类任务。 • 智能协同，高度自动化：XGPT

分别达到 0.98 和 0.95；预测 HER 活性时，以 RF、EXT 等为基础模型，EXT 为元模型， 构建的 STCH2 模型在训练集和测试集上的准确率分别为 0.98 和 0.96，均优于单个最佳模型 迁移学习 迁移学习通过将先前学习任务的知识转 移到新任务，提升模型在小数据集上的 性能，减少对目标领域数据量的需求 Liu 等利用迁移学习，基于电子性质预测半导体的声子性质。 先在包含 可调连续流光反应器、低成本的物联网 设备以及在线核磁共振 (NMR) 系统，采用闭环贝叶斯优化 (BO) 方法，系统地探索 包含离散变量和连续变量的选定参数空间，因此 RoboChem 擅长识别最佳反应条件， 请务必阅读报告末页的重要声明 16 / 29 行业研究|行业深度研究 从而最大限度地提高产率、通量或两者的组合。 与此同时，采用化工合成机器人后不光能够获得“成功案例”的数据，同时也能获得 验证材料性能，耗费大量时间和人力成本。而 AI 通过数据驱动和算法优化，实现了 从问题识别、数据处理、模型训练到性能预测的高效流程。在 AI 模型的支持下，可 以对材料组分空间进行全局求解，筛选出最佳的材料候选，最终通过现实实验验证， 显著减少了实验次数。AI 的引入使材料研发更为科学、系统，为绿色材料的可持续 开发开辟了新路径。 请务必阅读报告末页的重要声明 27 / 29

厂商觉醒 国家觉醒 甲方觉醒 43 四大驱动力发展趋势 威胁驱动：高级化 技术驱动：复杂化 业务驱动：体系化 合规驱动：效果化 44 企业安全建设困境（ V2.0 ） 企业最佳实践 标准建设逻辑 厂商最佳框架 • 威胁与技术建设逻辑 • 合规建设逻辑 • IT 驱动建设逻辑 • 业务驱动建设逻辑 • 赵彦《互联网企业安全高级 指南》 • 聂君《企业安全建设指南 : 金融行业安全架构与技术实 新一代网络空间企业安全框 架 • 内生安全 • 十工五任 • 威胁与技术建设逻辑：点式逻辑；合规建设逻辑：线式逻辑； IT 驱动建设逻辑”和“业务驱动建设逻辑”：安全建设切面。 • 企业最佳实践：安全散点 + 安全切面的安全建设的松散集合。 • 新一代网络安全框架体系：“安全切面”构成的一个“静态体系” 缺乏基于发展尺度的“动态架构”和“能力演进”的路径。 45 客户心态变化

其次，提升乘客出行体验。通过 DeepSeek 的智能预测功能， 乘客可以实时获取车辆到达时间、拥挤程度等信息，减少等待时 间，提高出行效率。此外，系统还可以提供个性化服务，如根据乘 客历史出行记录推荐最佳路线或换乘方案，进一步增强用户粘性。 第三，增强公共交通系统的安全管理。DeepSeek 可以通过实 时监控车辆状态、驾驶员行为和环境数据，及时发现潜在风险并预 警，降低事故发生的可能性。同时，系统的数据分析能力可以帮助 用率预计提升 15%。 其次，乘客体验将显著改善。DeepSeek 能够根据实时交通状 况和乘客需求，动态调整线路和班次，减少乘客等待时间和换乘次 数。同时，通过智能预测和推荐系统，乘客可以提前获取最佳出行 方案，提升出行便利性。预计乘客满意度将提升 20%。 再次，成本控制将更加有效。通过 DeepSeek 的智能分析功 能，运营方可实现能源消耗和维修成本的精细化管理。例如，通过 优化驾驶路径和速度，油耗预计减少 确保资源的高效利用。例如，基于历史数据和实时预测，系统可以 在高峰时段提前增加车辆投放，同时在低峰时段减少冗余车辆，从 而实现运力的精准匹配。此外，DeepSeek 的路线优化算法能够根 据实时路况和乘客需求，为每辆车规划最佳行驶路线，减少绕行和 等待时间，提升整体运营效率。 以下是当前效率低下问题的具体表现及其影响的简要总结：  车辆分配不均：高峰时段部分区域车辆过于密集，而其他区域 车辆不足。  信息传

的 全方位需求。 5 进化路线图：用AI打造企业的“超级员工”，进而推动组织跃迁 一、构建专业知识库 为每个业务领域建立专业的 知识库，包含该领域的专业 知识、最佳实践、案例等 二、开发专属智能体 针对不同的工作任务,开发专 门的智能体。 三、个性化定制 根据不同部门、员工的工作 特点和偏好，定制个性化的 智能体组合，形成"超级助手"。 四、持续学习和优化

中原银行数据银行部 河南省唯一省级法人银行 贴心、专业、合作、共赢 服务战略、服务实体、服务企业、 服 务人民 • 蝉联六年《金融时报》 “年度十佳城市商业银行” ，相继荣获“铁马 十佳银行 ”、“最佳上市公司 ”、“年度卓越城商行 ”等称号 • 2021 年《银行家》全球 1000 大银行排 185 名 • 2021 年《财富》 中国 500 强，在入围的商业银行中排名第 24 名

机采用了分布式训练架构，利用多 GPU 并行计算能力，显著缩短 了大规模医疗数据集的训练时间。训练过程中，模型能够自动进行 超参数优化，通过贝叶斯优化或遗传算法等技术，找到最优的模型 配置，确保模型在精度和泛化能力上达到最佳平衡。 为了适应医疗数据的多样性和复杂性，智算一体机支持多种深 度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，并提供了预训练模型 库，涵盖影像分析、病理诊断、基因组学等多个领域。用户可以根 训练数据的多样 性，提升模型的鲁棒性。 在模型训练过程中，智算一体机提供了实时监控和可视化工 具，用户可以随时查看训练损失、精度、学习率等关键指标的变化 情况。系统还支持自动保存训练过程中的最佳模型，并根据预设的 停止条件（如验证集性能不再提升）自动终止训练，避免过拟合。 以下是一些常用的超参数及其推荐值：  学习率：0.001 - 0.01  批量大小：16 - 64  优化器：Adam、SGD 和容错能力。例如，采用 RAID 阵列存储方案，确保数据的安全性 和可用性；同时，配置双电源和冗余风扇，以应对硬件故障带来的 风险。 通过以上硬件性能调优措施，deepseek 智算一体机能够在医 疗场景中发挥最佳性能，满足高并发、低延迟的数据处理需求，为 医疗诊断、影像分析等应用提供强有力的支持。 5.2 软件算法优化 在医疗场景的 DeepSeek 智算一体机中，软件算法优化是确保 系统高效运行的

总结而言，通过以上的迁移学习策略，公共安全视频智能挖掘 的 AI 模型能够快速有效地适应不同的任务需求，极大地提升系统 的响应速度和准确性。具体步骤的实施将依据实际情况进行调整和 优化，以实现最佳的应用效果。 4. AI 视频智能挖掘功能 AI 视频智能挖掘功能是利用先进的人工智能技术，针对海量 视 频数据进行深度分析和提取关键信息的重要工具。该功能的主要 目 标在于提升公共安全领域的效率与响应能力，确保对潜在风险 地部署边缘计算设备，可以有效减少视频传输和分析的时间。在实 际部署中，建议将视频流数据按照事件类型进行分类存储，并通过 云平台进行定期模型更新，这样不仅提升了处理效率，还能确保系 统始终在最佳性能状态。 最后，识别后的事件应通过快速通报平台进行响应联动，将识 别到的异常信息第一时间通知安保人员或相关部门。通过建立智能 调度系统，当事件发生时，能够自动配置资源并派遣单位到达现场 在公共安全领域引入 AI 大模型视频智能挖掘技术，选用合适 的 AI 软件工具至关重要。此部分将详细介绍现阶段主流的 AI 软 件 工具，包括其功能、适用场景与选择依据，以确保在实际系统 构建 中实现最佳效果。 首先，推荐以下几种 AI 软件工具，这些工具具备视频数据 分 析、处理和挖掘的能力，能够满足公共安全领域的需求。 1. TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，广泛应用于图像处理